现代人工智能
    PaddlePaddle
    1）.神经网络与深度学习的基本概念和方法

    1.MLP
    2.现代DNN
    3.PaddlePaddle 实现对应的算法

    2）.卷积神经网络原理、模型及应用（计算机视觉）

    1.CNN
    2.AlexNet
    3.VGG
    4.ResNet

    3）.循环网络原理、模型及应用（语音识别、自然语言处理）
    1.RNN
    2.LSTM
    3.GRU
    4.Neutral Turing Machine

    4）.CNN和RNN的应用

    1. <br />   1.文本分类CNN<br />   2.情感分析RNN<br />   3.生成中文诗歌<br />   4.PaddlePaddle 实现对应的算法

    5）.循环网络原理、模型及应用（语音识别、自然语言处理）


    1.语义模型、深度学习算法
    2.序列标注、命名实体识别
    3.PaddlePaddle 实现对应的算法

    6）.循环网络原理、模型及应用（语音识别、自然语言处理）

    1. <br />   1.learning2rank<br />   2.PaddlePaddle 实现对应的算法

    7）.强化学习技术及应用


    1.基于值的方法
    2.基于策略的方法
    3.基于模型的方法
    4.PaddlePaddle 实现对应的算法

    8）.可解释的模型及应用

    1.概率图模型
    2.贝叶斯推断
    3.贝叶斯深度学习
    4.PaddlePaddle 实现对应的算法


    9）.生成模型的基本概念、方法和应用

    1.VAE
    2.GANs
    3.PaddlePaddle 实现对应的算法
    10）.深度强化学习算法及应用

    1.DQN
    2.AlphaGo(Zero)
    3.DDPG
    4.PaddlePaddle 实现对应的算法

    11）.多Agent系统技术及应用

    1.理论介绍
    2.算法分析